脉络膜区域特异性各向异性黏弹性表征及匹克球撞击后眼后壁响应数值模拟
该数据集围绕猪脉络膜的区域、方向与黏弹性力学行为展开,包含等双轴拉伸与应力松弛试验数据,并采用 Holzapfel-Gasser-Ogden 模型结合 Prony 级数描述其非线性各向异性与时间依赖性响应

基本信息
资源简介
脉络膜区域特异性各向异性黏弹性表征及匹克球撞击后眼后壁响应数值模拟
Region-Specific Anisotropic Viscoelastic Characterization of the Choroid and Numerical Simulation of Posterior Ocular Wall Response to Pickleball Impact
该数据集围绕猪脉络膜的区域、方向与黏弹性力学行为展开,包含等双轴拉伸与应力松弛试验数据,并采用 Holzapfel-Gasser-Ogden 模型结合 Prony 级数描述其非线性各向异性与时间依赖性响应。区域特异性参数被用于有限元眼模型,模拟 30 与 40 mph 匹克球撞击下的眼后壁响应。数据可用于眼外伤生物力学研究、脉络膜本构建模及有限元仿真验证(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):眼外伤可引起眼球快速变形和应力波传播,导致脉络膜破裂和视网膜脱离等后节损伤。脉络膜可能参与载荷传递和能量耗散,但其区域、方向及黏弹性行为在眼有限元(FE)模型中仍未得到充分表征。对猪脉络膜进行等双轴拉伸和应力松弛试验,以量化区域异质性、各向异性和速率依赖性。采用 Holzapfel-Gasser-Ogden 模型结合 Prony 级数描述非线性各向异性和时间依赖性响应。将区域特异性参数应用于 FE 眼模型,以模拟 30 和 40 mph 的匹克球撞击。猪脉络膜表现出非线性、各向异性和黏弹性,所提出的各向异性黏超弹性模型准确
【主题与分类】
主题标签:Biomechanics、Choroid、Mechanical properties、Constitutive modeling、Numerical simulation、Ocular trauma。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=ab3ee9a0cf924fa1b421184939f2dfd4
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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数据说明
眼外伤可导致眼球快速变形和应力波传播,进而引起脉络膜破裂和视网膜脱离等后节损伤。脉络膜可能参与载荷传递和能量耗散,但其区域性、方向性和黏弹性行为在眼有限元(FE)模型中仍缺乏充分表征。对猪脉络膜进行等双轴拉伸和应力松弛试验,以量化其区域异质性、各向异性和速率依赖性。采用Holzapfel-Gasser-Ogden模型结合Prony级数描述其非线性各向异性和时间依赖性响应。将区域特异性参数应用于有限元眼模型,以模拟30和40 mph的匹克球撞击。猪脉络膜表现出非线性、各向异性和黏弹性,所提出的各向异性黏超弹性模型准确再现了其力学行为。后部脉络膜比赤道部脉络膜具有更大的拉伸承载能力,且上下方向的最大应力通常高于鼻颞方向。
将应变率从1% s⁻¹提高到3% s⁻¹,赤道鼻颞组和上-下组的最大应力分别增加约16.3%和38.7%,而对应的后部组分别增加约23.7%和17.9%。应力松弛比仅增加5–7个百分点,且表现出较小的区域和方向性差异。有限元模拟显示,脉络膜和视网膜的应力响应存在显著的区域和时间差异,高应力主要集中在赤道及周边区域,且视网膜中的应力振荡更为明显。较高的冲击速度增加了区域最大应力,但未显著改变高应力区域的空间分布。这些结果为脉络膜提供了区域特异性的各向异性粘弹性参数。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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